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申请/专利权人：成都玖锦科技有限公司

摘要：本发明公开了一种GCA数据处理优化方法，涉及数据处理领域，本发明包括，下发激励，记录激励点数，取回数据获取一维原始数据；拆成一个线性增益的数组和二维扫描数据，拼接成二维数组，再处理成一维增益压缩特性数组；依据更新的数据激励点数更新二维数组相应位置的数据；根据完整的一个频率点下的所有功率数据采用增益压缩算法计算二维数组获取频点下针对指定增益压缩值的输入功率；获取增益压缩特性数组并进行迹线显示。本发明通过拼接、处理成二维数组的方式，提高计算增益压缩特性参数的效率，提高数据更新速度，选择合适的采集方式，减少设备过载，提高参数测试的准确性。

主权项：1.一种GCA数据处理优化方法，其特征在于，包括：下发激励，记录激励点数，取回数据获取一维原始数据；拆成一个一维线性增益的数组和一维扫描数据，拼接成二维数组，再处理成一维增益压缩数组；设置频率扫描点数M和功率扫描点数N，所有的测量点数M*N+1，即测量完整一帧原始数据的总长度；初始化线性功率下一维数组LinearMeasData，即一维原始数据中线性输入功率下M个频点的数据，用于作为增益压缩算法的计算的参考值，LinearMeasData为一维数组；初始化所有频率点和功率点下测量的数据CompMeasData，CompMeasData为二维数组，用于计算增益压缩的数据数组；创建记录上一次测量点数的位置变量并赋初始值：LastMeasLocation=0；创建记录当前的测量点数的位置变量并赋初始值MeasLocation=0，MeasLocation取值范围为0-M*（N+1）；根据LastMeasLocation和MeasLocation来更新一维数组和二维数组中的数据；将一维原始数据中实时更新的部分，同步更新到线性增益数据和二维数组的中对应位置的数据，更新线性增益数组和二维数组时的判断如下：其中，一维原始数据数组包括线性功率下的M个数据和扫描所有频点和功率点下的M*N个数据，当前采集到数据点数和上一次数据点都是在线性功率下的扫描数据，即LastMeasLocation和MeasLocation均位于一维原始数组中的前M个数据，将数据放入到线性输入功率扫描的一维数组中LinearMeasData；当前采集到的数据点在二维扫描的数据范围内，但是上一次数据点数还是线性功率扫描下的数据，即LastMeasLocation位于一维原始数组中的前M个数据，MeasLocation位于第M+1个数据位置后，将位置从LastMeasLoaction~M的数据放入到线性功率扫描的一维数组LinearMeasData中；将当前采集到的数据点位置Measlocation，对其进行处理，计算数据点对应的二维数组的频率点位置CurrFreqLoc和CurrPwrLoc功率点，即当前数据点对应的二维数组的行和列的索引，将一维原始数据中的位置从（M+1）~MeasLocation的数据，更新到二维数组中的对应CurrFreqLoc和CurrPwrLoc信息的范围内；当前和上一次的数据点均在二维扫描数据的范围内，即LastMeasLocation和MeasLocation均位于第M+1个数据位置后，分别计算出对应在二维数组中上一次的频率点位置LastFreqLoc和功率点位置LastPwrLoc以及当前频率点位置CurrFreqLoc和功率点位置CurrPwrLoc，更新二维数组中对应位置的数据：从LastFreqLoc行的LastPwrLoc列到CurrFreqLoc行的CurrPwrLoc列；当MeasLocation=M*（N+1）时，需要重新置零，开始下一帧的数据拼接，其中，*表示乘积符号；依据更新的数据激励点数更新二维数组数据，然后对应计算一维增益数组中相应位置的数据；根据完整的一个频率点下的所有功率数据，采用增益压缩算法获取发生增益压缩指定值时的特性参数值；获取所有频点下发生增益压缩指定值时的特性参数值，并进行相关迹线显示。

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